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Enregistrement W4378650640 · doi:10.7202/1099980ar

Towards Equitable Inclusion for Refugees: The Needs of Students With and Seeking Refugee Protection

2023· article· en· W4378650640 sur OpenAlexaffvenueabout
Valerie Rose Schutte, Peter Milley

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Educational Administration and Policy · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueEducation and experiences of immigrants and refugees
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRefugeeEquity (law)Inclusion (mineral)Political sciencePublic relationsPsychosocialNeeds assessmentMedical educationPedagogyPsychologyEconomic growthMedicineSocial psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Despite data increasingly being used to advance equity in education, students with and seeking refugee protection (SWSRP) are largely invisible in education data. To equitably include SWSRP in national education systems as envisioned by global refugee education policy, data on their needs are required. The purpose of this study was to source, organize, and analyze data on the needs of SWSRP in primary and secondary education in Canada. This needs assessment involved the use of experts, a selective review of empirical literature, and a review of publicly available data. Five common areas of need were identified among SWSRP globally and across Canada’s 13 primary and secondary education systems: access to education, accelerated education, language education, mental health and psychosocial support, and special education. Rates of needs varied by a range of student experiences and circumstances. These data can inform efforts to responsively support SWSRP in Canadian education systems.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,812
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,030
Tête enseignante GPT0,386
Écart entre enseignants0,355 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations5
Publié2023
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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